会议纪要

会议纪要

【免费下载链接】xglm_1.7b XGLM-1.7B is a multilingual autoregressive language model (with 1.7 billion parameters) trained on a balanced corpus of a diverse set of languages totaling 500 billion sub-tokens. 项目地址: https://ai.gitcode.com/openMind/xglm_1.7b

1. 会议主题

Q3季度新功能模块开发规划

2. 参会人员

张工(前端负责人)、Tom(后端架构师)、李经理(资源协调)、Sarah(后端团队)、王总(项目经理)

3. 时间地点

2023-08-15 14:00-14:45 (线上会议)

4. 讨论要点

4.1 功能开发优先级

• 问题：新功能模块的开发顺序如何安排？
• 讨论：张工提议优先开发用户认证系统，认为这是其他功能的基础；Tom表示同意但需考虑API兼容性
• 结论：确定用户认证系统为Q3第一个开发模块

4.2 资源分配方案

• 问题：如何分配开发资源以确保按时交付？
• 讨论：李经理表示前端团队可分配2名开发；Sarah承诺后端团队下周一前提供支持
• 结论：前端2人+后端支持的资源配置方案

5. 行动项

行动内容	负责人	截止日期	状态
前端实现	张工	2023-08-25	进行中
API设计	Tom	2023-08-22	未开始
第一轮评审会议	王总	2023-08-25	计划中

## 常见问题与解决方案

### 1. 模型推理速度慢

**可能原因**：
- 使用CPU而非GPU推理
- 未启用量化或优化
- 输入文本过长导致上下文处理耗时

**解决方案**：
```bash
# 检查GPU是否可用
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

# 安装GPU版本PyTorch
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

2. 生成内容与实际会议偏差

解决方案：

• 增加示例：在prompt中提供1个类似会议的正确纪要作为示例
• 分段生成：先提取关键信息，再生成完整纪要
• 人工反馈：实现"人工修正-模型学习"的闭环优化

3. 多语言混合场景处理

优化代码：

def detect_language(text):
    """简单语言检测"""
    zh_chars = sum(1 for c in text if '\u4e00' <= c <= '\u9fff')
    en_words = len(text.split())
    return 'zh' if zh_chars > en_words else 'en'

# 在主函数中动态调整语言
raw_text = preprocess_text(transcription)
language = detect_language(raw_text)
prompt = build_meeting_prompt(raw_text, language)

未来扩展：功能升级路线图

timeline
    title 智能会议纪要生成器功能迭代路线图
    2023-Q4 : 基础版
        - 单语言纪要生成
        - 文本/音频输入
        - Markdown输出
    2024-Q1 : 增强版
        - 多语言混合处理
        - 参会人语音识别区分
        - 决策项自动提取
    2024-Q2 : 企业版
        - 与Zoom/Teams集成
        - 实时字幕与纪要生成
        - 任务管理系统对接
    2024-Q3 : AI增强版
        - 历史会议关联分析
        - 决策风险预警
        - 自动生成会议议程建议

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